問題タブ [numba]

私はこれを試しました：

メソッド デコレータを使用する@numba.double[:](numba.double[:])と、エラーが発生します。

私は単純な要素単位の行列乗算を高速化しようとして、numba と numexpr をいじっています。私はより良い結果を得ることができませんでした。どちらも基本的に（スピード的に）numpysの乗算関数と同等です。この分野で運が良かった人はいますか？私は numba と numexpr を間違って使用していますか (私はこれにまったく慣れていません)、またはこれを高速化するためのまったく悪いアプローチですか? ここに再現可能なコードがあります。

共有アレイで小さなデバイス カーネル関数を実行しようとしています。

cuda_test() 関数を実行しようとすると、次のエラーが表示されます。

このキャスト エラーがわかりません。私が知る限り、実際に配列を再キャストしているわけではありません。float32 共有配列として宣言されており、float32 配列を受け取る関数に渡されています。私は何が欠けていますか？

こんにちは、numpy + numba を使用して科学計算を実行しています。numpy 配列のインプレース追加が非常に遅いことに気付きました... matlab と比較して

ここにmatlabコードがあります：

ここにnumpyコードがあります：

結果は、numpy コードが matlab よりも 10 倍遅いことを示しています...これは私を大いに混乱させます。

さらに、for ループから足し算を引き出し、1 つの行列の足し算を numpy.add と比較すると、numpy と matlab の速度は同等のようです。

私が知っている 1 つの要因は、matlab が version>=2012a の JIT を使用して for ループを高速化することですが、python コードで numba を試してみましたが、それでも少しも高速化されません。これは numba が numpy.add 関数にまったく触れていないことが関係していると思います。そのため、パフォーマンスはまったく変わりません。

この場合、matlabはいくつかの病気のキャッシュを行うと推測しているため、numpyを劇的に打ち負かします。

numpy を高速化する方法に関する提案はありますか?

コードを高速化するために numba (0.10.2-5-gda3e2bb-dirty) を使用しています。今、私は次のことを試みています：

ただし、numba は in コマンドで窒息しているように見えます。次のようなものを入力すると

すべて順調。ただし、in コマンドでは numba はコンパイルされません。何かご意見は？

ところで：私はpython 2.7を実行しています

戻り値

前もって感謝します！

ニック

Numba を使用した次のコードでエラーが発生する理由を理解できる人はいますか? これが機能しない理由を説明するドキュメントには何も表示されません: http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/index.html

与えられたエラーは

バージョンは次のとおりです。